一种半盲信道估计方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种半盲信道估计方法和装置，该半盲信道估计方法包括：步骤S1，获取接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；步骤S2，根据包含有第一训练数据的数据和已知的第一训练序列进行最小二乘信道估计，从而得到信道参数矩阵；步骤S3，根据信道参数矩阵和最小二乘检测算法，对第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；步骤S4，将估计数据用作第二训练序列，以及将第一训练序列替换为第二训练序列，并对第二训练序列循环执行上述步骤S2‑步骤S3，直至上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出信道参数矩阵。本发明专利技术通过上述技术方案，能够估计出多天线重叠复用系统中随机的信道参数矩阵，并且性能优于采用基于训练序列的最小二乘信道估计性能。

A Semi-blind Channel Estimation Method and Device

【技术实现步骤摘要】
一种半盲信道估计方法和装置
本专利技术涉及通信领域，具体来说，涉及一种半盲信道估计方法和装置。
技术介绍
在通信系统中采用重叠复用编码方式进行数据编码，能够大幅度提高系统的传输频谱效率，而目前重叠复用系统OvXDM(X代表任何域，包括：时间域T，空间域S，频率域F，码分域C或混合域H等)，同时采用多天线技术，能够提高系统的传输速率。多天线重叠复用系统在信道参数未知时，需要进行信道估计处理，而采用基于训练序列的最小二乘信道估计性能有待提升。针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种半盲信道估计方法和装置，以至少解决相关技术中多天线重叠复用系统在信道参数未知情况下，采用基于训练序列的最小二乘信道估计性能有待提升的问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种半盲信道估计方法，该信道估计方法应用于多天线重叠复用系统的接收端。该半盲信道估计方法,方法包括：步骤S1，获取接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；步骤S2，根据包含有第一训练数据的数据和已知的第一训练序列进行最小二乘信道估计，从而得到信道参数矩阵；步骤S3，根据信道参数矩阵和最小二乘检测算法，对第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；步骤S4，将估计数据用作第二训练序列，以及将第一训练序列替换为第二训练序列，并对第二训练序列循环执行上述步骤S2-步骤S3，直至上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出信道参数矩阵。根据本专利技术的一个实施例，根据包含有第一训练数据的数据和已知的第一训练序列进行最小二乘信道估计，从而得到信道参数矩阵之前包括：确定包含有第一训练数据的数据和第一训练序列之间的第一关系式，其中，包含有第一训练数据的数据上的第一训练序列为含有噪声的训练序列，第一关系式为：R＝HS+N其中，R为包含有第一训练数据的数据，H为信道参数矩阵，S为第一训练序列，N为噪声矩阵。根据本专利技术的一个实施例，根据包含有第一训练数据的数据和已知的第一训练序列进行最小二乘信道估计包括：根据第一关系式和最小二乘信道估计算法，确定信道参数矩阵，以及利用标识位标识信道参数矩阵的估计次数，其中，信道参数矩阵为：其中，为的逆运算，为第k-1次估计的训练序列，并且在第一次估计时，以及为第k次估计出的信道参数矩阵。根据本专利技术的一个实施例，根据信道参数矩阵和最小二乘检测算法，对第一训练序列进行检测，从而得到估计数据包括：利用标识位标识估计数据的估计次数，其中，估计数据为：其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，为第k次的估计的训练数据。根据本专利技术的一个实施例，半盲信道估计方法还包括：通过第二关系式确定上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，其中，第二关系式为：其中，为第k-1次得到的信道参数矩阵，为第k-1次得到的估计数据，为第k次得到的信道参数矩阵，为第k次得到的估计数据。根据本专利技术的另一方面，提供了一种半盲信道估计装置，该估计装置应用于多天线重叠复用系统的接收端，。该半盲信道估计装置包括：获取模块，用于获取接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；估计模块，用于根据包含有第一训练数据的数据和已知的第一训练序列进行最小二乘信道估计，从而得到信道参数矩阵；检测模块，用于根据信道参数矩阵和最小二乘检测算法，对第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；循环模块，用于将估计数据用作第二训练序列，以及将第一训练序列替换为第二训练序列，并对第二训练序列循环执行上述步骤S2-步骤S3，直至上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出信道参数矩阵。根据本专利技术的一个实施例，半盲信道估计装置包括：第一确定模块，用于确定包含有第一训练数据的数据和第一训练序列之间的第一关系式，其中，包含有第一训练数据的数据上的第一训练序列为含有噪声的训练序列，第一关系式为：R＝HS+N其中，R为包含有第一训练数据的数据，H为信道参数矩阵，S为第一训练序列，N为噪声矩阵。根据本专利技术的一个实施例，估计模块包括：第二确定模块，用于根据包含有第一训练数据的数据和已知的第一训练序列进行最小二乘信道估计包括：根据第一关系式和最小二乘信道估计算法，确定信道参数矩阵，以及利用标识位标识信道参数矩阵的估计次数，其中，信道参数矩阵为：其中，为的逆运算，为第k-1次估计的训练序列，并且在第一次估计时，以及为第k次估计出的信道参数矩阵。根据本专利技术的一个实施例，检测模块包括：标识模块，用于利用标识位标识估计数据的估计次数，其中，估计数据为：其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，为第k次的估计的训练数据。根据本专利技术的一个实施例，循环模块包括：第三确定模块，用于通过第二关系式确定上次得到的信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，其中，第二关系式为：其中，为第k-1次得到的信道参数矩阵，为第k-1次得到的估计数据，为第k次得到的信道参数矩阵，为第k次得到的估计数据。本专利技术的有益技术效果在于：本专利技术的多天线重叠复用系统通过采用基于最小二乘的半盲信道估计，一方面，它利用很少的训练符号，用最小二乘信道估计算法来估计和初始化信道系数，运用盲信道的反复循环算法，牺牲极小的带宽而尽可能准确的传输有用信息；另一方面，它尽可能的利用估算出的估算数据，作为已知的训练序列，可突出基于训练序列的信道估计的优势，尽可能利用实际已知的训练信息，还原最初传递的信息序列，从而能够估计出多天线重叠复用系统中随机的信道参数矩阵，并且性能优于采用基于训练序列的最小二乘信道估计性能。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本专利技术实施例的一种可选的半盲信道估计方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种可选的半盲信道估计中的信道估计与数据检测之间的迭代关系图；图3是根据本专利技术实施例的一种可选的多天线重叠复用系统的框图；图4是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠时分复用系统的等效波形卷积编码模型；图5是根据本专利技术实施例的一种可选的K路波形复用的示意图；图6是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠时分复用系统的发射信号框图；图7是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠时分复用系统的接收信号框图；图8是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠时分复用输入-输出关系图；图9是根据本专利技术实施例的一种可选的节点状态转移图；图10是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠时分复用Trellis图；图11是根据本专利技术实施例的一种可选的半盲信道估计装置的框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种半盲信道估计方法，所述估计方法应用于多天线重叠复用系统的接收端，其特征在于，所述半盲信道估计方法包括：步骤S1，获取所述接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；步骤S2，根据所述包含有第一训练数据的数据和已知的第一训练序列进行最小二乘信道估计，从而得到信道参数矩阵；步骤S3，根据所述信道参数矩阵和最小二乘检测算法，对所述第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；步骤S4，将所述所述估计数据用作第二训练序列，以及将所述第一训练序列替换为所述第二训练序列，并对所述第二训练序列循环执行上述步骤S2‑步骤S3，直至上次得到的所述信道参数矩阵和本次得到的所述信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出信道参数矩阵。

【技术特征摘要】
1.一种半盲信道估计方法，所述估计方法应用于多天线重叠复用系统的接收端，其特征在于，所述半盲信道估计方法包括：步骤S1，获取所述接收端接收到的包含有第一训练序列的数据；步骤S2，根据所述包含有第一训练数据的数据和已知的第一训练序列进行最小二乘信道估计，从而得到信道参数矩阵；步骤S3，根据所述信道参数矩阵和最小二乘检测算法，对所述第一训练序列进行检测，从而得到估计数据；步骤S4，将所述所述估计数据用作第二训练序列，以及将所述第一训练序列替换为所述第二训练序列，并对所述第二训练序列循环执行上述步骤S2-步骤S3，直至上次得到的所述信道参数矩阵和本次得到的所述信道参数矩阵相同，则停止循环，从而估计出信道参数矩阵。2.根据权利要求1所述的半盲信道估计算法，其特征在于，根据所述包含有第一训练数据的数据和所述已知的第一训练序列进行最小二乘信道估计，从而得到信道参数矩阵之前包括：确定所述包含有第一训练数据的数据和所述第一训练序列之间的第一关系式，其中，所述包含有第一训练数据的数据上的第一训练序列为含有噪声的训练序列，所述第一关系式为：R＝HS+N其中，R为所述包含有第一训练数据的数据，H为所述信道参数矩阵，S为所述第一训练序列，N为噪声矩阵。3.根据权利要求2所述的半盲信道估计算法，其特征在于，根据所述包含有第一训练数据的数据和已知的第一训练序列进行最小二乘信道估计包括：根据所述第一关系式和最小二乘信道估计算法，确定所述信道参数矩阵，以及利用标识位标识所述信道参数矩阵的估计次数，其中，所述信道参数矩阵为：其中，为的逆运算，为第k-1次估计的训练序列，并且在第一次估计时，以及为第k次估计出的所述信道参数矩阵。4.根据权利要求3所述的半盲信道估计算法，其特征在于，根据所述信道参数矩阵和最小二乘检测算法，对所述第一训练序列进行检测，从而得到估计数据包括：利用标识位标识所述估计数据的估计次数，其中，所述估计数据为：其中，为的共轭转置运算，为的逆运算，为第k次的估计的训练数据。5.根据权利要求4所述的半盲信道估计算法，其特征在于，所述半盲信道估计方法还包括：通过第二关系式确定上次得到的所述信道参数矩阵和本次得到的信道参数矩阵相同，其中，所述第二关系式为：其中，为所述第k-1次得到的所述信道参数矩阵，为所述第k-1次得到的估计数据，为所述第k次得到的所述信道参数矩阵，为所...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：深圳超级数据链技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44